Data Mining zeigt, dass Schwarze 2016 länger mit der Wahl gewartet haben als Weiße

Ein Bild von Wählern in der Schlange

Freie und faire Wahlen sind ein Kennzeichen der Demokratie. Und eine zentrale Anforderung ist, dass jeder den gleichen Zugang zur Stimmabgabe haben sollte. Wie entwickeln sich die US-Präsidentschaftswahlen unter diesem Kriterium?

Es stellt sich heraus, dass es Raum für Verbesserungen gibt. Bei den Präsidentschaftswahlen 2012 warteten 3,5 Millionen Menschen mehr als eine Stunde auf ihre Stimmabgabe, einige standen sogar mehr als fünf Stunden in der Schlange. Darüber hinaus haben Politikwissenschaftler überzeugende Beweise dafür gesammelt, dass die Verzögerungen in den Bezirken, die schwarzen Menschen dienen, schlimmer waren als in denen, die weißen Menschen dienen.

Eine wichtige Frage ist daher, wie sich dies seit 2012 geändert hat und ob es bei den Präsidentschaftswahlen 2016 immer noch rassische Unterschiede bei den Wartezeiten gab.

Heute erhalten wir eine Antwort dank der Arbeit von Kareem Haggag von der Carnegie Mellon University in Pittsburgh und Kollegen, die einen völlig neuen Weg gefunden haben, Wartezeiten anhand von Handyaufzeichnungen zu messen. Ihre besorgniserregende Schlussfolgerung ist, dass die Bewohner schwarzer Viertel bei den Wahlen 2016 deutlich länger mit der Wahl warteten als die Bewohner weißer Viertel.

Bisher konnten Abstimmungszeiten nur anhand von Befragungen relativ kleiner Personenzahlen an wenigen Orten geschätzt werden. Das neue Ergebnis stammt aus der Untersuchung anonymisierter Handyaufzeichnungen von 10 Millionen Menschen in den USA.

Die Daten umfassen die Tage vom 1. November bis 15. November 2016; Die Wahl fand am 8. statt. Diese Streuung ermöglichte es den Forschern, die Standortaktivität im Hintergrund abzuschätzen und so die verschiedenen Muster am Wahltag genauer zu untersuchen.

Das Team nutzte die Standorte von 117.000 Wahllokalen im ganzen Land, um Handys zu finden, die am Wahltag mehr als eine Minute dort verbracht hatten. Sie ignorierten jedoch Telefone, die das Wahllokal vor oder nach diesem Datum besuchten, um Personen auszuschließen, die am Standort leben oder arbeiten.

Nach diesem Filterprozess verblieben dem Team Daten von 154.495 Wählern an 43.414 Wahllokalen im ganzen Land. Dann schnitten und würfelten sie diese Daten, um zu sehen, wie lange Einzelpersonen mit der Stimmabgabe warteten und wie sich dies von einem Bezirk zum anderen unterschied.

Die Ergebnisse sorgen für eine interessante Lektüre. Die durchschnittliche Wartezeit bis zur Stimmabgabe betrug 2016 in den USA 19 Minuten, wobei 18 % der Personen länger als 30 Minuten warteten.

Das Hauptergebnis des Teams stammt aus einer Analyse dieser Gruppe. Um herauszufinden, wie sich die Wartezeiten je nach Rassengruppe unterscheiden, zeichneten sie die Wartezeiten für Wahllokale nach dem Anteil der schwarzen Wähler in diesem Gebiet auf. Sie fanden heraus, dass in den Gebieten, in denen der Anteil schwarzer Wähler nur 0 % betrug, die Wartezeit deutlich kürzer war als in Gebieten, in denen der Anteil schwarzer Wähler über 50 % lag.

Wähler aus Gebieten [mit dem größten Anteil an Schwarzen] verbrachten 19 % mehr Zeit an ihren Wahllokalen als diejenigen im untersten Dezil, sagen sie. Außerdem verbrachten [diese] Wähler mit 49 % höherer Wahrscheinlichkeit mehr als 30 Minuten am Wahllokal.

Das ist ein deprimierendes Ergebnis, das darauf hindeutet, dass noch erhebliche Verbesserungen erforderlich sind.

Eine interessante Frage ist, wie diese Unterschiede zustande kommen und ob sie das Ergebnis von Rassismus sind. 2017, Stephen Pettigrew von der Harvard University stellte fest, dass es bei den Wahlen 2012 sogar in Gebieten unter derselben Verwaltung zu rassischen Unterschieden bei den Wartezeiten kam . Weiße Bezirke erhalten tendenziell mehr Wahlmaschinen und Wahlhelfer als nicht-weiße Bezirke, sagte er.

Dies deutet darauf hin, dass die gleiche Gruppe von Administratoren in überwiegend schwarzen Gebieten einen schlechteren Service bietet als in überwiegend weißen Gebieten.

Pettigrew verbrachte einige Zeit damit, mögliche Gründe dafür zu untersuchen. Zum einen war die Wahlbeteiligung in schwarzen Gebieten schon immer niedriger als in weißen Gebieten. Es ist also sinnvoll, weißen Bereichen mehr Ressourcen zur Verfügung zu stellen.

Bei korrekter Zuordnung sollten die Wartezeiten dennoch in etwa gleich sein. Aber der Obama-Effekt führte zu einer höheren Wahlbeteiligung schwarzer Wähler, was die Planer möglicherweise überrascht hat (obwohl die erhöhte Wahlbeteiligung schwarzer Wähler im Jahr 2008 sie hätte vorwarnen müssen).

Pettigrew sagt jedoch, dass die Rassenunterschiede bei den Zwischenwahlen dieselben waren, als Präsident Obama nicht zur Wahl stand. Der Obama-Effekt kann also nicht schuld sein.

Ein weiterer Faktor ist, dass sich Wähler mit niedrigerem sozioökonomischem Status seltener beschweren. Beamte könnten also Ressourcen so zugeteilt haben, dass Beschwerden minimiert werden, und das würde natürlich wohlhabendere Bezirke begünstigen, die von weißen Wählern dominiert werden.

Ein weiterer Faktor könnte sein, dass Wahlmaschinen zahlenmäßig begrenzt und unteilbar sind. Pettigrew erklärt es so: Wenn ein Bezirk 75 Wähler und ein anderer 100 Wähler hat und drei Wahlgeräte zuzuweisen sind, besteht die optimale Lösung darin, dem kleineren Bezirk einen Automaten und dem größeren Bezirk zwei Automaten zu geben. Dadurch würden im kleineren Bezirk längere Schlangen entstehen, sagt er.

Aber wenn diese Faktoren den Unterschied nicht vollständig erklären, ist eine unausweichliche Schlussfolgerung, dass längere Wartezeiten für schwarze Wähler ein Beweis für institutionelle Diskriminierung sind.

Die Forscher haben darauf geachtet, in dieser Hinsicht nicht mit dem Finger zu zeigen. Aber was auch immer der Grund sein mag, der neue Ansatz von Haggag und Co bietet eine völlig neue Möglichkeit, das Problem zu untersuchen und somit zu beheben. Und da die Präsidentschaftswahlen 2020 schnell näherrücken, ist die Zeit von entscheidender Bedeutung.

Ref: arxiv.org/abs/1909.00024 : Rassenunterschiede bei den Wartezeiten bei Abstimmungen: Beweise aus Smartphone-Daten

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